现代化的交通是当前我国进行社会主义现代化建设的重要的一部分。将当前研究的前沿无线传感器网络技术运用于现代智能化的交通,这是近年来兴起的一项新兴技术。车载网路作为这种新兴无线网络,在交通领域发挥重大的作用。尤其在交通事故的预警,车辆的自动化驾驶及辅助驾驶,以及车辆的控制方面有广泛的应用场景。车载自组织网络(Vehicular Ad Hoc Networks,VANET,本文简称车载网络)的关键技术之一在于网络路由协议,因为无线信道不同于传统的有线网络,它具有快速移动,拓扑结构不稳定等特性。这些特点要求车载网络路由协议能快速有效的解决这些问题。本文在分析无线车载网络路由协议的基础之上,结合车载网络路由协议运行的真实场景,对车辆的运动轨迹进行分析并抽象出运动模型。这种运动模型相对于传统的无线传感器网络中研究的随机运动模型较为复杂。本文对车载网络的运动模型生成工具进行了分析,通过仿真对比随机运动模型和较真实的车辆运动模型,仿真结果表明真实场景对研究车载网络路由协议的必要性。通过分析车辆的运动轨迹和交通环境可以得出,车载网络场景主要体现在城市街道的场景以及高速公路场景中。本文对NS2网络仿真平台二次开发进行了扩展,在NS2中加入这两种场景,使车载网络路由协议运行在较为真实的场景中。在车载网络协议的研究中,基于地理位置信息的路由协议GPSR是研究的热点。相对于传统的Ad hoc网络路由协议AODV,DSR等,GPSR协议是一种基于地理位置信息的路由协议,它不需要存储路由信息。因此相对于传统的基于路由表的协议它的性能指标更好。然而GPSR存在空洞效应,在城市街道等场景下的性能比较差,本文提出了一种基于GPSR的优化算法,它能主动处理路由空洞效应带来的影响,同时在交通信息处理的热点地段十字路口采用贪婪转发结合预测角度转发的机制。通过仿真分析表明在城市街道模型下,性能有了进一步的提升。